标签:Nk end xm data 样本 距离 计算 序列 数据
function SampEnVal = SampEn_old(data, m, r) %SAMPEN 计算时间序列data的样本熵 % data为输入数据序列 % m为初始分段,每段的数据长度 % r为阈值 % $Author: lskyp % $Date: 2010.6.20 data = data(:)'; N = length(data); % 分段计算距离 for k = N - m:-1:1 xm(k, :) = data(k:k + m - 1); end for k = N - m:-1:1 for p = N - m:-1:1 % 统计距离,k=p时距离为0,计算时舍去一个即可 d(k, p) = max(abs(xm(p, :) - xm(k, :))); end end % 模板匹配数以及平均值计算 Nk = 0; for k = N - m:-1:1 Nk = Nk + (sum(d(k, :) < r) - 1)/(N - m - 1); end Bm = Nk/(N - m); clear xm d Nk % m值增加1,重复上面的计算 m = m + 1; % 分段计算距离 for k = N - m:-1:1 xm(k, :) = data(k:k + m - 1); end for k = N - m:-1:1 for p = N - m:-1:1 % 统计距离,k=p时距离为0,计算时舍去一个即可 d(k, p) = max(abs(xm(p, :) - xm(k, :))); end end % 模板匹配数以及平均值计算 Nk = 0; for k = N - m:-1:1 Nk = Nk + (sum(d(k, :) < r) - 1)/(N - m - 1); end Bmadd1 = Nk/(N - m); % 熵值 SampEnVal = -log(Bmadd1/Bm);
标签:Nk,end,xm,data,样本,距离,计算,序列,数据 来源: https://www.cnblogs.com/charles48789982/p/14032822.html
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